Reprise du message précédent :

Tu me fais rire tellement tu transpires la frustration
 
Ta dernière lubie semble être le diplôme, j'en déduis donc que tu ne sors pas d'une école cotée et que tu te considères aussi compétente que les dizaines de gugusses qui sortent d'écoles mieux cotées que la tienne Désolé de te décevoir mais si le diplôme et l'école ne permettent pas de préjuger des compétences d'une personne en particulier, ils déterminent bien en moyenne le niveau de compétence. En gros, si tu embauches un EPITA, tu as plus de chances de tomber sur un tocard que si tu embauches un X. Toutes les entreprises dans le monde entier appliquent ce genre de filtre, même si ça te défrise.
 
PS : c'est un type sorti de la belle et grande université française qui te dit ça

Heu, quand j’ai dit que seuls les statisticiens sont des mathématiciens je faisais référence aux temps, très longs, où les mathématiciens français snobaient les stats en considérant que ce ne sont pas les maths. Mais, tu n’as pas compris la référence.
 
Concernant le diplôme, tout ce que tu dis s’applique uniquement aux gens qui ont eu le BAC français. Or, je suis d’origine étrangère non francophone. La quasi totalité des gens comme moi ne connaissent pas l'existence des prépas. Et non, j’ai un M2 de l’école d’ingé top 1 (facile à deviner laquelle) et doctorat de l’école d’ingé top 3…. Mais je ne suis pas ingénieurs.
 
Ce qui me laisse perplexe c’est le changement radicale du marché. A la sortie du M2 on me traitait comme la reine parce que presque statisticienne. Le stage: c’est moi qui a choisi l’entreprise parmi les 5 « oui », c’est moi qui a choisi la thèse parmi les trois labos où j’ai était accepté. 6 ans après, une expérience dans plusieurs projets en data science (vérifiable!), les RH français considèrent que je ne sais strictement rien et préfèrent les ingénieurs sans formation ni expérience. J’ai du mal à comprendre ce délire.  
 
P.s. On m’a conseillé ici de postuler à l’étranger. Cela se passe super bien, mais pour les raisons familiales j’essayent quand même d’essayer de trouver en France.
 

Tu as essayé des postes en full remote pour des entreprises étrangères ? Ça pourrait te permettre de rester en France, et d'expérience elles peuvent être plus ouvertes que les RH français, leurs grilles et leurs exigences de diplôme d'ingénieur.

Le marché n’a pas changé, pour les stages généralement les RH ne rentrent pas dans le processus de sélection, seulement les gens avec qui tu vas bosser. Pour les labos, bah c’est là encore un milieu à part, est-ce qu’il y a des RH dans la processus ?
 
Maintenant tu cherches un poste dans une entreprise privée, pas le choix les RH sont dans la boucle, et là pas de diplôme d’ingénieur = ton CV est dégagé immédiatement. Ça pourrait passer dans des start-up qui sont beaucoup moins figées sur les diplômes. Les start-up passent généralement par des cabinets de recrutement souvent spécialisés data. Alors peut-être contacter sur linked in ces cabinets pour te faire connaître et défendre tes compétences.

https://www.technologyreview.com/20 [...] -pandemic/
 

Rien de nouveau en soi.
Données de mauvaise qualité, biais, mauvaise connaissance du sujet (virus mais probablement aussi médical en général), etc. À ça on ajoute la course à celui qui sortira le premier quelque chose afin de faire parler et on a un joli cocktail pour produire des modèles de mer*e  

Pas d’historique de données au départ de la pandémie, puis le peu d’historique bâti pulvérisé à chaque nouveau variant, l‘enfer du datascientist.

Salut, pas certain que ce soit le topic le plus adapté, mais je recrute des data analysts (cdi et stage) dans le gaming
 
N'hésitez pas à me mp si ça peut vous intéresser ou intéresser des gens que vous connaissez

Selon vous un data analyst 15 ans d’XP (maitrisant SAS, SQL) mais pas les technos en vogue (R, Python,..), ca vaut combien sur le marché? Avec 0 encadrement, mais région RP en cogip bancaire
 
J’ai l’impression qu’il y a un plafond de verre à 60ke:
 
https://www.cidj.com/metiers/data-a [...] -scientist

Pourquoi tu te formes pas ?

Ecoutes, c’est une bonne remarque. J’avais justement voulu me former en 2020 en profitant du covid+baisse d’activité de mon service+teletravail forcé du à ce même covid=> gain de temps pour me former.
J’avais commencé une formation sur coursera mais j’ai abandonné au bout de quelques jours: formation donné en anglais+ Je me rends compte que j’ai vraiment du mal avec les formations en ligne. Pas possible de poser des questions à son formateur par exemple.

J’ai eu pas mal d’entretiens ces derniers temps: une seule boite qui voulais des personnes connaissant SAS. C’est une start-up crée par les anciens de master ESA. Le salaire chez eux 40k (à Paris!). A mon avis SAS c’est le passé: c’est cher, c’est moche, leurs BD ne sont pas trop adaptés aux données d’aujourd’hui.  
 
P.s. R n’est pas une nouvelle techno.

Après les grosses cogips bancaires (qui sont d’ailleurs à la traîne par rapport aux fintechs) utilisent encore du SAS.
C’est le cas de mon service (et pas le seul service de ma cogip bancaire, pourtant cogip du cac40).
Mon service migre tout doucement vers des solutions big data sans pour autant «débrancher » SAS.
 
Oui R est une vieille techno mais j’ai précisé en vogue.

   
Si le fait que la formation soit en anglais te freine tu devrais laisser tomber le domaine  

En effet, StackOverflow est en anglais

Je n'aime pas particulièrement SAS non plus mais tout ce que tu racontes est faux. Tu as sans doute travaillé avec un SAS 9.2 ou 9.3 et tu fondes ton opinion là-dessus. Guess what, SAS a évolué, comme la plupart des outils legacy.
 
Quant à "leurs BD ne sont pas trop adaptées aux données d'aujourd'hui", que veux-tu dire exactement ? Tu fais partie des ayatollhas du NoSQL ? Et c'est quoi les "données d'aujourd'hui" au juste ?

J’ai regardé ce matin. Effectivement, j’ai faux. Je ne les pensais pas capables de tels efforts, y compris pour les BD (je pensais à cloud, j’aime bien SQL moi). Est-ce pour ne pas faire fuir les clients habituels? Sont-ils capables d’attirer les nouveaux. Moi, je ne suis toujours pas attirée. Et cela m’a énervé que pour lire leur 10 pages de présentation pour DL, il fallait donner nom prénom mail etc. Pourquoi payer 8000 euros quand il y a Python, R… à la limite STATA qui coûte pas cher pour certaines choses.

P.s. J’ai faillit faire la thèse en utilisant SAS. Mais la boite ne voulais pas payer. Mon école d’ingé a refusé de prendre la version gratuite (ils n’ont pas signé la convention avec SAS) parce qu’elle aurait été installé sur l’ordi de la boite.

Boîte de radins
 
Après, on ne va pas refaire le match open source vs. propriétaire...
 
En fait si, on va le refaire
 
Les contraintes de l'open source sont bien connues.

• Les softs sont de qualité inégale.
• Quand on a un problème, il n'y a pas d'autre solution que de se tourner vers la communauté.
• Aucun engagement de rétrocompatibilité, il faut donc serrer les fesses à chaque mise à jour. Ou avoir une bonne équipe technique, capable de gérer cet aspect là.
• Aucun engagement de support long terme (en-dehors des OS), ce qui est d'autant plus problématique quand le nombre de contributeurs d'un projet est faible.

Les softs propriétaires résolvent généralement les points 2, 3 et 4. J'ai tendance à penser que le soft propriétaire est généralement de meilleure qualité mais cela varie évidemment d'un éditeur à l'autre.
 
En résumé, je fais souvent la recommandation suivante aux clients avec qui je travaille. Si l'entreprise est par nature une boîte de tech, avec des employés compétents, débrouillards et prêts à mettre les mains dans le cambouis, l'open source est une voie envisageable. Dans le cas contraire, il vaut mieux payer ses XXX € annuels (insère ici un nombre de 5 à 8 chiffres) à ton éditeur favori, ce sera bien plus efficace.

Je n'ai rien contre les logiciels propriétaires, mais j'aime pas SAS     . Jusqu'à présent j'ai toujours travaillé sur les modèles et méthodes très récents ou très spécifiques qui ne sont pas implémentés dans le soft propriétaire. De toute façon pour SAS j'aurais du passé par une macro extérieure, quoique bien connue et très utilisé pour une partie de travail + les modèles non implémentés dans SAS. Mes elles sont présentes dans STATA/R et faites par des gens de confiance.  
 
Mais tu as raison de souligner un point très important: la qualité et les erreurs possibles. Il faut avoir un regard critique sur ces packages (et sur les tutos trouvés sur l'internet).

J’ai quand même l’impression que SAS se fait peut à peu remplacé par des outils comme Dataiku : moins propriétaire, plus simple d’utilisation et moins chère.

J'ai mené un appel d'offres avec Dataiku vs. SAS dans le dernier round, le moins cher des deux n'était pas celui que tu crois.
 
Dataiku, c'est mignon et ça marche raisonnablement bien. Mais en termes de performances, dès qu'on veut faire un truc sérieux, il vaut mieux éviter.

La perf c’est lié à ton architecture avant tout non ?

Pas uniquement. Bien sûr, le fait d'utiliser une base Oracle partitionnée plutôt qu'une base PostgreSQL apportera de meilleures performances. Mais il y a aussi certains défauts inhérents à l'architecture sous-jacente de Dataiku. Par exemple, Dataiku crée énormément de datasets intermédiaires. Toutes ces opérations d'I/O ont un impact significatif sur les performances. Autre exemple : lorsque Dataiku ne peut pas offloader une opération, il exécute par défaut un traitement Python qui est alimenté par un dump CSV des données.

Ah si tu savais nos pbs d'archi...
 
Bonjour à tous,
 
Je ne sais pas si c'est le bon topic mais je tente quand même.
Voici ma problématique :
Je suis manager d'actuaires dans une cogip assurantielle et nous étudions des solutions pour passer notre logiciel de calcul dans une autre techno (Python ou C++ certainement).
 
Je suis moi même actuaire (et ingé) et j'aimerais faire quelques cours sur Python pour faire un benchmark ou comprendre les benchmarks qui vont arriver (pour le C++ je connais).
 
J'ai assez peu de temps libre, aussi est ce que vous auriez des sites/cours sympa pour me donner rapidement les bases de Python ? Et est ce qu'il y a des sites de ref sur le dev actuarielle sous Python ?
 
Merci d'avance
++

On parle de quel genre de benchmark ?
 
Performances ? Le cas échéant, est-ce qu'on parle de performances en batch (exécution de calculs sur un portefeuille) ou en temps réel (fourniture de résultats à la volée dans une IHM ou un progiciel tiers) ?
Rapidité de développement ?
Qualité et maintenabilité du code produit ?
 
Sinon, pour le choix de la techno et pour rebondir sur la conversation précédente, je ne peux que te conseiller de considérer MATLAB dans ta shortist. On va encore me dire que mon opinion est biaisée (et c'est sans doute le cas ) mais dans un contexte de COGIP assurantielle, à mon sens y a même pas de débat à avoir. Partir sur une techno généraliste genre Python/C++/Java et tout se farcir à la main, c'est la garantie de ne pas livrer dans les temps et/ou de surpayer le presta qui vous accompagne sur le projet.

Ça y est, c’est enfin sorti  

Sans rentrer dans les détails le benchmark serait de comparer les temps de calcul sur du calcul sto (Modèle ALM).
Le résultat irait dans un fichier csv ou txt et on plugerait du excel ou autre pour faire la mise en page.
 
On a entendu parler de Matlab chez un concurrent mais la plupart de nos concurrent sont sur Python ou C++ (ou un logiciel du marché mais on en veut plus).
 
Mon chef me recommande le mooc suivant : https://www.fun-mooc.fr/fr/cours/py [...] u-langage/ Vous en pensez quoi ?

J'ignore quelles sont tes contraintes projet mais très franchement, partir sur une techno open source qui fournit pas ou peu de bibliothèques spécialisées sans avoir une grosse expérience sur la techno en question, je pense que tu vas droit à la catastrophe industrielle.

Nous avons quelques experts et je pense qu'on se fera aussi aider de consultants mais politiquement on nous impose (quasiment) Python

Si ce n’est pas trop indiscret, votre logiciel du calcul il est écrit en quoi?
 
Sinon pour les cours python, tu peux regarder, mais je doute que cela t’avancerai de savoir comment créer les listes, dictionnaires, faire des boucles etc.

Vous pensez quoi de la formation de datascientest ? J'hésite à m'inscrire

Laquelle ?
 

Quand la politique dicte les choix technologiques, ça se passe bien généralement

Je crois que c'est du Csharp mais le problème c'est que le logiciel est une boite noire et le retro ingeneering compliqué.
En plus on a trop customisé les librairies de calcul donc c'est le bordel à maintenir.
Le pire dans tout ça et notre plateforme bidon qui multiplie les temps de calcul par 3 voire plus ...
 
Bref, tout le monde est d'accord pour changer mais sur la manière c'est compliqué
 

On est d'accord, c'est pour ça qu'on se bat pour au moins faire un benchmark avec du C++ qu'on connait bien mais ce n'est pas gagné.

 
     
 
La formation data scientist pour faire la certification en IA après pour me former au NLP.
 

Pourrais tu être plus précis? Les formations intitulées « data science » sont nombreuses…. mais la plupart n’ont que le nom.
P.s. Ce n’est pas label IA à Grenoble? Si oui, quelle formation exactement?

 
Je parle de data scientest :
 
https://datascientest.com/formation-data-scientist

Sans lien il est impossible de comprendre.  

Il y a un énorme manque dans le programme, je trouve. Pas de programmation (juste des package python… avec jupyter notebook?), pas de git, pas de bash, pas de linux, pas de docker. Nous, je viens de terminer une formation, on a eu tous ces cours sous forme de projets et un projet pure programmation (coder un jeu et y ajouter l’IA) , mais après 5 mois en entreprise on a tous dit que ce n’était pas assez et qu’on a fait beaucoup trop de chose sous jupyter notebook pendant la formation.  

Pas compris : « tensorflow 2.0 : mise en relation avec keras » What???

Et la cerise… c’est 5000 euros. Tu travailles? Si chômeur, je pense qu’il possible de trouver une formation financée par PE.

Il a bien parlé de datascientest dès le début et c'est assez connu... Et sinon, y a Google. Bref.
 
Sur le fond, putain mais par pitié arrêtez avec git, bash, docker et consorts
 
Les data scientists qui savent faire un git pull/push, un grep et un docker build qui se prennent subitement pour des experts Linux / DevOps / MLOps / whatever
 
Tous ces bidules, ce sont des trucs qu'on apprend sur le tas. Ou sur Coursera, Udemy ou l'une des nombreuses plateformes de MOOC. Aucun besoin de lire les pages du manuel dans une formation continue

Il y a une très grosse différence entre écrire des lignes python dans un notebook et faire des scripts avec des classes. Je parlais surtout de ça. Le reste oui, est assez rapide à apprendre…

Mais mais… si je dois payer 5000 euros j’aimerais avoir quelque chose de complet. Si on suit ta logique, les bidules ML et DL on peut aussi les apprendre sur  le net, alors pourquoi payer 5000???   Bon c’est à markov de décider.